[데이터 분석 시리즈] ① 패턴과 추세를 알고 싶을 때 쓰면 좋은, 시계열 분석

 

이번 시리즈에서는 갑자기 데이터 분석을 요청 받았을 때 유용하게 쓸 수 있는 내용들을 정리해보려고 합니다. 경영과학에서 배우는 선형, 비선형 분석부터 다양한 것들을 최대한 쉽게 설명해드리겠습니다. 시작은 가장 쉬운 시계열 분석부터 해보겠습니다.

 

시계열 분석이란?

시계열 분석은 시간에 따른 데이터의 패턴, 추세, 관계를 분석하고 식별하는 통계 기법입니다. 이러한 분석은 대체로 금융, 경제, 의료, 엔지니어링 등의 분야에서 사용됩니다. 시계열 분석에는 과거 데이터를 바탕으로 인사이트를 제공하고 미래 추세를 예측하기 위해 함께 작동하는 여러 구성 요소가 포함됩니다.

 

시계열 분석은 보통 아래의 네 가지로 나뉩니다:

 

 

시계열 분석 4대장 BY MUHAMMAD IMDAD ULLAH

추세(Trend)

시계열 분석의 추세 구성 요소는 시간에 따른 데이터의 장기적인 방향을 나타냅니다. 이 구성 요소는 데이터가 장기간에 걸쳐 증가, 감소 또는 안정적으로 유지되는지 여부를 보여줍니다. 추세 분석은 장기적인 변화를 식별하고 데이터에 영향을 미치는 근본적인 요인에 대한 인사이트를 제공하는 데 도움이 됩니다.

 

계절성(Seasonality)

계절성은 일정한 간격으로 발생하는 데이터의 반복 패턴을 의미합니다. 이러한 패턴은 날씨, 휴일 또는 판매 주기 등 다양한 요인으로 인해 발생할 수 있습니다. 계절성 분석은 이러한 패턴을 식별하고 향후 데이터에 어떤 영향을 미칠지 예측하는 데 도움이 됩니다.

 

주기적 변동(Cyclical Variations)

주기적 변동은 계절성보다 더 긴 기간에 걸쳐 발생하는 데이터의 변동을 의미합니다. 이러한 변동은 경기 침체 또는 경기 확장과 같은 경제 주기로 인해 발생하는 경우가 많습니다. 주기적 분석은 이러한 변동을 식별하고 향후 데이터에 어떤 영향을 미칠지 예측하는 데 도움이 됩니다.

 

불규칙한 변동(Irregular Fluctuations)

불규칙 변동은 추세, 계절성 또는 주기적 변동으로 설명할 수 없는 데이터의 예기치 않은 또는 무작위적인 변동을 의미합니다. 이러한 변동은 자연재해나 소비자 행동의 변화와 같은 다양한 요인으로 인해 발생할 수 있습니다. 불규칙 변동 분석은 이러한 변칙을 식별하고 데이터에 미치는 영향을 파악하는 데 도움이 됩니다.

 

시계열 분석의 용도

참고로 시계열 분석에서 한가지 패턴만 계속 되는 경우는 드물다. 따라서 시간에 따른 추적 분석이 중요합니다. 하나의 그래프에서도 다양한 형태의 시계열 구성이 나올 수 있기 때문입니다.

 

 

단적인 예시 하나의 그래프에서도 다양한 형태의 시계열 구성이 나온다. by Kaggle

금융 및 경제

시계열 분석은 대체로 금융 및 경제 분야에서 주가, 환율, 이자율 등을 분석하는 데 사용됩니다. 시계열 분석은 시간 경과에 따른 추세와 패턴에 대한 인사이트를 제공하여 투자자와 정책 입안자가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

1. 주식 시장 예측: 주가를 예측하는 데 사용됩니다. 주가 데이터를 사용하여 과거의 패턴과 추세를 파악하고, 미래 주가를 예측합니다.
2. 환율 예측: 환율 데이터를 사용하여 통화 가치의 패턴을 파악하고 미래 환율을 예측합니다. 이를 통해 금융기관은 환전 서비스를 제공하고, 외환 투자 전략을 결정합니다.
3. 이자율 예측: 이자율 데이터를 사용하여 경기 전망과 인플레이션을 예측하고, 중앙은행이 금리를 조절하는 데 사용됩니다.
4. 신용 위험 분석: 신용 위험 모델링에 사용됩니다. 과거 대출 데이터를 사용하여 미래 대출 상환능력을 예측하고, 이를 기반으로 신용 위험을 평가합니다.

 

시계열분석 기법 중에서는 ARIMA 모델, GARCH 모델, VAR 모델 등이 많이 사용됩니다. 이러한 모델을 사용하여 과거 데이터를 분석하고, 미래 동향을 예측할 수 있습니다. 또한, 다양한 외부 요인을 고려하여 모델을 구성하는 것이 중요합니다. 예를 들어 경제 지표, 기업 실적, 정치적 요인 등을 고려하여 모델을 구성합니다.

 

솔직히 퀀트 투자 한다고 스스로 말하고 다닐 거면 GARCH나 VAR은 이해하고 짜야한다고 개인적으로 생각합니다. 안그러면 남의 퀀트 전략 따라하기 밖에 안됩니다. (물론 초기에는 도움이 되긴 하겠지만...)

 

 

헬스케어

시계열 분석은 의료 분야에서 환자 데이터를 분석하고 질병 발생을 예측하며 치료 결과의 패턴을 파악하는 데 사용됩니다. 최근에 더욱 빠르게 도입되어 있는 분야이기도 합니다. (뭔가 의료 데이터는 민감하게 다뤄졌는데 요즘은 덜한 건지...)

1. 환자의 건강 상태 예측: 환자의 건강 상태를 시계열 데이터로 수집하고 분석하여, 미래의 건강 상태를 예측하는 모델을 만들 수 있습니다. 이를 통해 질병 예방, 조기 발견, 치료 계획 등에 활용할 수 있습니다.
2. 의료 서비스 수요 예측: 의료 서비스 수요는 계절성과 주기성이 있으며, 이를 파악하여 의료 서비스 수요 예측 모델을 만들 수 있습니다. 이를 통해 의료 인력과 시설 등을 효율적으로 운영할 수 있습니다.
3. 약물 효과 예측: 약물 효과는 시간에 따라 변화하므로, 시계열 분석 기법을 활용하여 약물 효과 예측 모델을 만들 수 있습니다. 이를 통해 적절한 약물 투여 계획을 수립할 수 있습니다.
4. 의료 비용 예측: 의료 서비스 이용량과 비용은 시간에 따라 변동이 있으며, 이를 파악하여 의료 비용 예측 모델을 만들 수 있습니다. 이를 통해 예산 계획 및 비용 관리에 활용할 수 있습니다. 

 

제조업

시계열 분석은 엔지니어링 분야에서 센서, 기계, 장비의 데이터를 분석하는 데 사용됩니다. 엔지니어가 데이터의 패턴과 추세를 파악하고 장비 고장을 예측하며 유지보수 일정을 개선하는 데 도움이 됩니다.

 

1. 생산 계획: 제조업에서 생산 계획은 매우 중요합니다. 시계열 분석을 활용하면 과거 생산량 및 수요 데이터를 분석하여 미래 생산 계획을 수립할 수 있습니다. 예를 들어, ARIMA 모델을 사용하여 제품 생산량의 트렌드 및 계절성 요인을 파악하고, 이를 바탕으로 미래 생산 계획을 수립할 수 있습니다.
2. 수요 예측: 수요 예측은 제조업에서 매우 중요한 요소 중 하나입니다. 시계열 분석 기법을 활용하여 과거 수요 패턴을 파악하고 미래 수요를 예측할 수 있습니다. 이를 바탕으로 재고를 관리하고 원자재 및 부품을 조달하는 등의 생산 활동을 계획할 수 있습니다.
3. 공정 관리: 제조업에서 생산 공정 중 일부는 시계열 데이터를 생성합니다. 이러한 데이터를 활용하여 공정의 안정성을 평가하고, 이상 징후를 조기에 감지할 수 있습니다. 예를 들어, ARIMA 모델을 사용하여 생산 공정에서 발생하는 데이터의 트렌드 및 계절성을 파악하고, 이를 바탕으로 이상 징후를 감지하는 것이 가능합니다.
4. 품질 향상: 제조업에서는 제품의 품질을 유지하고 개선하는 것이 매우 중요합니다. 시계열 분석을 활용하여 제품의 불량률을 분석하고, 이를 바탕으로 품질 개선 방안을 도출할 수 있습니다. 예를 들어, GARCH 모델을 사용하여 제품 불량률의 변동성을 분석하고, 이를 최소화하기 위한 방안을 도출할 수 있습니다.

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위의 사례는 어디까지나 자주 쓰이는 분야일 뿐이다. 실제로 시계열분석은 한 번 이해만 제대로 하면 두고두고 쓸 데도 많고 아는척 하기도 좋다.꼭 공부해 보시면 좋겠습니다.

 

개인적으로는 K-MOOC로 포스텍 전치혁 교수님의 강좌를 들은 것이 큰 도움이 되었습니다.. (다시보기 가능, 무료)